基于多头注意力机制的僵尸网络检测方法

摘要：

为提高僵尸网络的检测精度,解决特征表征单一的问题,提出一种融合挤压和激励模块的多头注意力(SE-MHA)机制实现僵尸网络的准确检测.以会话为单位提取流量的初始特征,引入连接失败熵特征和n-gram序列特征,利用多头注意力(MHA)机制挖掘流量特征间的高维相关性,引入挤压和激励(SE)模块实现自适应调整不同"头"之间的依赖关系,增强MHA机制的表征能力,输入到Softmax分类器中对流量进行分类.通过ISCX-Bot-2014数据集,验证了该方法的精确度和有效性.

关键词：僵尸网络、特征提取、多头注意力机制、SE模块、深度学习、异常流量、特征增强

所属期刊栏目：44

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省重点研发计划基金项目201903D121121

在线出版日期：2023-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：977-983